1) High dimensional data model
高维数据模型
2) data dimension model
数据维模型
1.
The data dimension model of power plant lifecycle;
电厂生命周期的数据维模型
3) 3D data model
三维数据模型
1.
Data management module provides data for system,3D geometric modeling module using 3D data model and data structure constructs model of stratum,roadway and drill,generation of coalmine virtual environment module using VR(virtual reality) technology constructs virtual mine environment which give us.
其中,数据管理模块为整个系统提供数据;三维几何建模模块采用三维数据模型和数据结构表达地层、巷道和钻孔;构建煤矿虚拟环境模块采用一系列的虚拟现实技术构建虚拟矿山环境,使用户产生身临其境的感觉,并能与虚拟环境进行交互;立体显示模块借助虚拟现实设备产生立体视觉。
2.
Based on TIN and ARTP,3D data model was constituted.
对真三维环境下地矿工程三维立体模型的构建进行研究;采用分形插值算法即改进的中点移位法建立地形模型;建立基于TIN和ARTP的三维数据模型;利用顶板中心线加巷道断面法实现开拓系统的三维实体建模;基于线框法及块段法分别构建矿体的表面模型及内部模型。
3.
In order to settle the conflict between the visualization efficiency and the great amount data of digital city in 3D GIS,the author put forward a 3D data model with LOD ability,especially for the complex 3D object such as buildings in 3D city GIS system.
针对数字城市三维GIS系统中建筑物复杂三维对象的描述提出了一种结合LOD(Level of detail)可视化能力的三维数据模型,并对该模型的构成机理,在三维空间中可视化过程作了详细分析,并通过原型系统对其进行了验证。
4) data maintenance model
数据维护模型
1.
To overcome the weakness in the data access and process of the current electric power dispatching automation system,an open data maintenance model is proposed.
分析了电力调度自动化系统中数据访问及数据处理技术的不足,提出了一种开放式的数据维护模型,并研究其基本概念、工作原理及设计实现。
5) multidimensional data model
多维数据模型
1.
Fuzzy Dimension Structure and Fuzzy Multidimensional Data Model;
模糊维结构及模糊多维数据模型
2.
Hierarchical analysis for discovering subject field of multidimensional data model;
用层次分析发现多维数据模型的主题域
3.
The Research of Multidimensional Data Model and Multidimensional Computation;
多维数据模型及多维计算研究
6) multi-dimensional data model
多维数据模型
1.
The establishment of multi-dimensional data model for condenser by using algorithm of Fuzzy C-means(FCM) cluster has been presented,establishing a data cube for the vacuum in condenser system,and a multi-dimensional analysis for the data cube of vacuum in condenser being carried out by using on-line analytical processing method.
介绍了利用FCM(模糊C均值聚类)算法建立多维数据模型的方法,建立了凝汽器真空数据立方体,并利用联机分析处理的方法对凝汽器真空数据立方体进行了多维分析。
2.
Then, key technologies are discussed: space mathematics base; coding multi-level grids;organizing metadata with multi-dimensional data model;geographical dat.
为了能给用户提供一个统一的地理空间的概念和地理数据访问方式,该文从地理元数据在共享平台中的重要作用入手,分析了地理空间的时空特性、绝对空间和相对空间、多尺度特征,探讨了共享平台设计的关键技术:空间数学基础,多级格网的Morton编码,元数据的多维数据模型组织,地理数据评价模型。
3.
This paper presented a method of construction of multi-dimensional data model based on relation databases and XML technology.
本文介绍了一种基于关系数据库、利用 XML技术实现多维数据模型方法 。
补充资料：数据模型
数据库系统中用以提供信息表示和操作手段的形式构架。数据模型包括数据库数据的结构部分、数据库数据的操作部分和数据库数据的约束条件。
数据结构 数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。数据约束条件是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。
概念的发展 随着数据库学科的发展，数据模型的概念也逐渐深入和完善。早期，一般把数据模型仅理解为数据结构。其后，在一些数据库系统中，则把数据模型归结为数据的逻辑结构、物理配置、存取路径和完整性约束条件等四个方面。现代数据模型的概念，则认为数据结构只是数据模型的组成成分之一。数据的物理配置和存取路径是关于数据存储的概念，不属于数据模型的内容。此外，数据模型不仅应该提供数据表示的手段，还应该提供数据操作的类型和方法，因为数据库不是静态的而是动态的。因此，数据模型还包括数据操作部分。
三种重要模型 层次模型、网状模型和关系模型是三种重要的数据模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。对应于树形图的数据模型为层次模型；对应于网状图的数据模型为网状模型。关系模型为非格式化的结构，用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。满足一定条件的二维表，称为一个关系（见关系数据库）。
格式化模型可以描述复杂的数据结构，用存取路径实现数据间的联系。从60年代后期以来，在各种计算机系统上建立了许多层次模型和网状模型的数据库管理系统。这些系统成功地应用于数据处理。但这类系统具有以下缺点。首先是使用了许多与数据操作任务无关的概念，如DBTG系统中的系，用户必须按照存取路径存取数据库中的数据。其次，不支持集合处理，即未提供一次处理多个记录的功能。第三，没有充分认识端点用户直接与数据库对话的需求，缺乏为适应非预期查询而增加系统设施的能力。这些缺点降低了程序和数据的独立性，影响应用程序员的工作效率，限制端点用户对数据库的使用。
关系模型严格符合现代数据模型的定义。数据结构简单清晰。存取路径完全向用户隐蔽，使程序和数据具有高度的独立性。关系模型的数据语言非过程化程度较高，用户性能好，具有集合处理能力，并有定义、操纵、控制一体化的优点。关系模型中，结构、操作和完整性规则三部分联系紧密。关系数据库系统为提高程序员的生产率，以及端点用户直接使用数据库提供了一个现实基础。
关系模型研究的一个课题，是扩展关系模型和把数据模型形式化。1981年提出可把数据模型看成是抽象的程序设计语言。数据库是变量，数据库模式是变量的类型。数据库状态是某类变量所取的值。数据定义语言给出说明数据库变量的语法，数据操纵语言是数据模型中操作类型的具体实现，而数据库管理系统是某个数据定义语言和数据操纵语言的具体实现。这样，就可以用程序设计语言的形式概念和方法来研究数据模型。
参考书目
萨师煊、王珊：《数据库系统概论》，高等教育出版社，北京，1984。
数据结构 数据结构是目标类型的集合。目标类型是数据库的组成成分，一般可分为两类：数据类型、数据类型之间的联系。数据类型如DBTG(数据库任务组)网状模型中的记录型、数据项，关系模型中的关系、域等。联系部分有DBTG网状模型中的系型等。数据操作部分是操作算符的集合，包括若干操作和推理规则，用以对目标类型的有效实例所组成的数据库进行操作。数据约束条件是完整性规则的集合，用以限定符合数据模型的数据库状态，以及状态的变化。约束条件可以按不同的原则划分为数据值的约束和数据间联系的约束；静态约束和动态约束；实体约束和实体间的参照约束等。
概念的发展 随着数据库学科的发展，数据模型的概念也逐渐深入和完善。早期，一般把数据模型仅理解为数据结构。其后，在一些数据库系统中，则把数据模型归结为数据的逻辑结构、物理配置、存取路径和完整性约束条件等四个方面。现代数据模型的概念，则认为数据结构只是数据模型的组成成分之一。数据的物理配置和存取路径是关于数据存储的概念，不属于数据模型的内容。此外，数据模型不仅应该提供数据表示的手段，还应该提供数据操作的类型和方法，因为数据库不是静态的而是动态的。因此，数据模型还包括数据操作部分。
三种重要模型 层次模型、网状模型和关系模型是三种重要的数据模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。对应于树形图的数据模型为层次模型；对应于网状图的数据模型为网状模型。关系模型为非格式化的结构，用单一的二维表的结构表示实体及实体之间的联系。满足一定条件的二维表，称为一个关系（见关系数据库）。
格式化模型可以描述复杂的数据结构，用存取路径实现数据间的联系。从60年代后期以来，在各种计算机系统上建立了许多层次模型和网状模型的数据库管理系统。这些系统成功地应用于数据处理。但这类系统具有以下缺点。首先是使用了许多与数据操作任务无关的概念，如DBTG系统中的系，用户必须按照存取路径存取数据库中的数据。其次，不支持集合处理，即未提供一次处理多个记录的功能。第三，没有充分认识端点用户直接与数据库对话的需求，缺乏为适应非预期查询而增加系统设施的能力。这些缺点降低了程序和数据的独立性，影响应用程序员的工作效率，限制端点用户对数据库的使用。
关系模型严格符合现代数据模型的定义。数据结构简单清晰。存取路径完全向用户隐蔽，使程序和数据具有高度的独立性。关系模型的数据语言非过程化程度较高，用户性能好，具有集合处理能力，并有定义、操纵、控制一体化的优点。关系模型中，结构、操作和完整性规则三部分联系紧密。关系数据库系统为提高程序员的生产率，以及端点用户直接使用数据库提供了一个现实基础。
关系模型研究的一个课题，是扩展关系模型和把数据模型形式化。1981年提出可把数据模型看成是抽象的程序设计语言。数据库是变量，数据库模式是变量的类型。数据库状态是某类变量所取的值。数据定义语言给出说明数据库变量的语法，数据操纵语言是数据模型中操作类型的具体实现，而数据库管理系统是某个数据定义语言和数据操纵语言的具体实现。这样，就可以用程序设计语言的形式概念和方法来研究数据模型。
参考书目
萨师煊、王珊：《数据库系统概论》，高等教育出版社，北京，1984。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条